1）UpsampleCLASS torch.nn.Upsample(size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None)上采样一个给定的多通道的 假设输入数据的格式为minibatch x channels x [optional depth] x [optional height] x width。因此对于一个空间sp
抽样分布抽样指按一定方式从总体中选择或抽出样本的过程。1.抽样作为人们从部分认识整体这一过程的关键环节，是实现“由部分认识总体”这一目标的途径和手段；2.抽样主要解决的是对象的选取问题，即如何从总体中选出一部分对象作为总体代表的问题。这样就有利于我们在研究中节省时间和成本，方便有效。统计量样本均值样本均值是指在总体中的样本数据的均值，样本均值的计算依据是样本个数，反映的是样本数据集中趋势样本方差先
# PyTorch中的间隔切片：概述与应用
在深度学习的世界中，数据处理和预处理的方式非常关键。PyTorch是一个流行的深度学习库，提供了很多功能来操控和处理数据。这篇文章将重点介绍PyTorch中的“间隔切片”功能，帮助你更好地理解如何使用这一特性进行数据处理。
## 1. 什么是间隔切片？
在Python中，切片是一种从序列类型（如列表、元组和字符串）中提取部分元素的方式。而在PyTo
原创
2024-10-11 06:12:31
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本文主要介绍了Matlab自带的两个拉丁超立方抽样的两个函数——lhsdesign函数、lhsnorm函数，拉丁超立方抽样的原理后面有时间写一篇文章介绍一下lhsdesign函数X = lhsdesign(n, p);lhsdesign函数是基本的拉丁超立方抽样的函数，总体的抽样结果服从均匀分布，返回一个 — 样本空间的分层数，将0-1空间等分，得到；同时也是抽取的样本个数实际上可以看出，lhs
# PyTorch Tensor 间隔索引的科普
## 什么是 PyTorch Tensor？
PyTorch 是一个非常流行的深度学习框架，它提供了灵活且高效的计算工具。PyTorch 的核心模块是 Tensor，类似于 NumPy 数组，但具有更强大的功能，例如 GPU 加速和自动求导。插值索引是对 Tensor 的一种高级操作，能让我们灵活地从 Tensor 中提取子集或处理整体数据。
原创
2024-09-13 04:27:53
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混凝土是现代建设工程中必不可少的材料，近两年来，因混凝土材料质量不合格，导致建筑物倒塌事故屡见媒体报端：《车库坍塌，引出6幢楼混凝土强度不达标等问题》、《混凝土强度C25变C15，混凝土强度严重不合格》、《冷却塔施工平台坍塌，因其混凝土供应商无资质》……这样的案例在网络上随意搜索都比比皆是，触目惊心，轻则造成财产损失，重则危害生命。为了最大程度避免类似事故的发生，我们需要对施工所需的混凝土材料进行
PyTorch是一个开源的深度学习框架，它提供了一个用于高级特性的Python包。在本文中，我们将介绍PyTorch中的常见抽样函数。抽样是一个，通过子集来研究整个总体。
原创
2024-05-15 11:22:41
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VGG网络详解 使用时用的是D的配置，十六层。网络分成两个部分： 1、全连接层前：提取特征网络的结构 2、三层全连接层：分类网络结构感受野的计算感受野： 3个33的卷积核可以替代一个77的卷积核： 采用多个小的卷积核进行堆叠，得到的感受野大小相同，这可以去替代一个大的卷积核，可以节省网络的训练参数的个数。 网络结构：输入： 224x224大小的RGB图像。通过两层3x3的卷积核： 得到的特征层大小
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2023-11-30 18:23:03
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# PyTorch: 从训练集抽样测试集
## 引言
在机器学习中，我们通常将数据集划分为训练集和测试集。训练集用于训练模型，而测试集用于评估模型的性能。在PyTorch中，我们可以使用各种方法来从训练集中抽样测试集。本文将介绍如何使用PyTorch来实现这一过程，并提供相应的代码示例。
## 为什么划分测试集？
在机器学习任务中，我们需要评估模型对新数据的泛化能力。为了实现这一目标，我们
原创
2023-08-29 08:38:22
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# PyTorch如何间隔选择训练集的项目方案
在深度学习模型的训练中，选择合适的训练集尤为重要，特别是在数据量庞大的情况下，从整个数据集中间隔选择一定数量的样本，既能够提升训练效率，又可以避免过拟合。本文将提供一个基于PyTorch的项目方案，详细介绍如何间隔选择训练集，附带示例代码，并配以甘特图和序列图，使整个方案更加清晰。
## 项目背景
在许多实际应用中，数据集往往包含数以万计的样本
# PyTorch 中间有间隔取数组的操作
在使用 PyTorch 进行深度学习和数据处理时，我们常常需要对张量（tensor）进行切片和索引操作，其中间隔取数组是一种常见要求。本篇文章将深入探讨如何在 PyTorch 中实现这一操作，并提供代码示例来帮助读者理解。
## 什么是间隔取数组？
间隔取数组（Slicing with a step）指的是从一个数组或张量中选取特定间隔的元素。例如
PyTorch基础入门一：PyTorch基本数据类型1）Tensor(张量)Pytorch里面处理的最基本的操作对象就是Tensor（张量），它表示的其实就是一个多维矩阵，并有矩阵相关的运算操作。在使用上和numpy是对应的，它和numpy唯一的不同就是，pytorch可以在GPU上运行，而numpy不可以。所以，我们也可以使用Tensor来代替numpy的使用。当然，二者也可以相互转换。Tens
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2023-10-26 13:39:11
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通常所说的采样指的是下采样，也就是对信号的抽取。其实，上采样和下采样都是对数字信号进行重采，重采的采样率与原来获得该数字信号（比如从模拟信号采样而来）的采样率比较，大于原信号的称为上采样，小于的则称为下采样。上采样的实质也就是内插或插值。下采样的定义：对于一个样值序列间隔几个样值取样一次，这样得到新序列就是原序列的下采样。下采样就是抽取，是多速率信号处理中的基本内容之一。上采样是下采样的逆过程，也
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2024-05-25 11:57:04
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1 数据的来源数据的间接来源：二手资料 数据的直接来源2 调查数据数据采样阶段：如何抽选出一个好的样本 使用抽样的方式采集数据的具体方式有很多种，可以分为两类：概率抽样和非概率抽样 概率抽样：也称随机抽样。主要包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样、多阶段抽样 分层抽样：将抽样样本按某种特征或某种规则划分为不同的层，然后从不同的层中独立、随机地抽取样本。将各层的样本结合起来对总体的目
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2024-08-14 19:00:47
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###matlab转python实现系列（二）信号的抽样和内插程序结构
定义基础函数:产生方波,时频转化
定义功能函数:show_sin
定义功能函数:show_rec
定义功能函数:show_trg
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2023-08-08 21:06:24
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本文主要是根据MC随机抽样思想，进行已知分布的抽样，对于数据分析有用，主要做如下几个版本C++MATLABC#PYTHONCC++版本的主要代码为 （1）数据部分，概率密度分布const double energy[210]={21.000000, 22.000000, 23.000000, 24.000000, 25.000000, 26.000000, 27.000000, 28.0
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2024-07-29 19:24:59
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学习目标目标 知道总体、样本、样本大小、样本数量 知道样本统计量和总体统
原创
2023-01-12 11:12:58
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遇到的问题
在处理数据过程中，遇到需要取(n)个数的问题，而当样本量过大的时候，就不能简单的take(n)，这类问题一般有两种情况：
有序取 TopN
无序取 N
先来讨论无序取N的情况：
sample函数
sample(boolean, fraction,seed) : 按比例抽取
返回一个新的RDD
withReplacement：元素可以多次抽样(在抽样时替换)
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2024-05-16 00:00:44
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yolov3代码在训练时不可以在windows下，回报多线程相关的错误，最好在linux环境下并且有显卡。1 数据集标注首先我们要对自己的数据进行标注，标注的工具LabelImg，使用方式可以参考我之前的博客：图像标注工具labelImg使用.2 训练代码由于本次不采用官网的代码，使用PyTorch框架，这里我们采用github上https://github.com/ultralytics/yol
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2023-10-07 20:14:31
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抽样方法概览随机抽样—总体个数较少每个抽样单元被抽中的概率相同，并且可以重现。随机抽样常常用于总体个数较少时，它的主要特征是从总体中逐个抽取。 1、抽签法 2、随机数法：随机数表、随机数骰子或计算机产生的随机数。分层抽样——总体存在差异且对结果有影响分层抽样是指在抽样时，将总体分成互不相交的层，然后按照一定的比例，从各层独立地抽取一定数量的个体，将各层取出的个体合在一起作为样本的方法。层内变异越小
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2023-08-17 21:42:01
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